Algorithm

本周选择的算法题是：Number of Subsequences That Satisfy the Given Sum Condition。

class Solution(object):
    def numSubseq(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: int
        """
        nums.sort()
        left, right = 0, len(nums) - 1
        res = 0
        while left <= right:
            if nums[left] + nums[right] <= target:
                res += 2 ** (right - left)
                left += 1
            else:
                right -= 1
        return res % (10 ** 9 + 7)

Review

12-Factor Agents - Principles for building reliable LLM applications

最近很火的 llm 应用构建原则，几天不见已经涨到 8.2k Star 了。

这是作者的另一篇文章：OpenAI’s Realtime API is a step towards outer-loop Agents。

作者认为 Agent 系统大致可以分为三代：

AI 操作由确定性的软件发起
AI 操作由人类互动发起
AI 主动发起，并在需要时召唤人类

第 3 代也被称为控制反转：

当前的 Agent 系统里，已经有了人 -> Agent 的接口，缺少的是 Agent -> 人的接口，这种感觉会更像真正的人类合作者。

期待有一个能看到真正的 Agent-Self 系统。

Tip

emojimix 一个好玩的网站，能将两个 emoji 合并起来，很有创意：

Doubao 1.6 的调用工具出现幻觉的问题，表现为未按预期输出工具调用指令。

我使用的 Qwen-Agent 的 FnCallAgent，它的 tool prompt 如下：

FN_CALL_TEMPLATE = """# Tools
 
You may call one or more functions to assist with the user query.
 
You are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:
<tools>
{tool_descs}
</tools>
 
For each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:
<tool_call>
name
</tool_call>"""

要求 LLM 将工具调用以标签的格式返回，这种设计与主流框架相同，比如 LangChain 和 Claude 也对模型返回工具调用指令的格式有明确约定（本质是模型输出的结构化规范），其核心目的是 “统一不同模型的工具调用输出格式”，方便开发者对接各种工具。

以 LangChain 为例：

<tool>
{
  "name": "工具名称",  // 必须：与LangChain中注册的Tool名称完全一致
  "parameters": {      // 必须：工具所需参数，键值对格式
    "参数1": "值1",
    "参数2": "值2"
  }
}
</tool>

连续多个工具调用：

<tool>
{
  "name": "get_weather",
  "parameters": {
    "city": "北京",
    "date": "2025-07-06"
  }
}
</tool>
<tool>
{
  "name": "get_flight_status",
  "parameters": {
    "flight_number": "CA1234",
    "date": "2025-07-06"
  }
}
</tool>

但用上述 tool prompt 调用 Doubao 1.6 时偶然会出现这样的返回格式：

{
    "role": "assistant",
    "content": "<|FunctionCallBegin|>[{\"name\":\"通用\",\"parameters\":{\"user_prompt\":\"一支高端牙膏产品，直立放置在白色大理石台面上，牙膏管为银色与蓝色渐变设计，管口挤出少量白色牙膏膏体，呈现细腻泡沫质感，背景为简约白色，光线明亮柔和，突出产品细节，高清商品摄影风格，阴影自然，正面视角，构图居中，适合电商平台展示，高清画质，细节丰富\",\"width\":\"512\",\"height\":\"512\"}}]<|FunctionCallEnd|>",
}

除了标签本身不同之外，标签的语义也不同，Doubao 1.6 的标签是同时返回多个工具调用。

这种情况除了优化 prompt 减少模型幻觉外，如果能放弃通用性与便利性，直接使用 Doubao 1.6 原本的格式似乎更能提高调用的成功率。

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